[发明专利]视频编解码方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频编解码方法，其特征在于，包括：

接收与点云相关联的数据；

对与提升分解相关联的属性进行可扩展解码，具体包括：

定义一组量化级别；

针对每个量化级别，对每个细节级别LoD层中的每个点云，执行以下迭代处理：

在对连续的提升系数进行解码时，确定该量化级别处零系数的数量；

当所述数量为零时，确定量化的系数值；

根据该量化级别上的量化参数以及所述量化的系数值，执行逆量化，获得重建的预测残差；及，

根据所述重建的预测残差，获得每个点云重建的属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

针对与接收到的数据相关联的各个LoD层，对不同的LoD层使用至少一个上下文模型，其中，LoD层越高，通过所述提升分解生成的提升系数越小。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

对于不同的量化参数，使用至少一个上下文模型，其中，量化参数越大，通过所述提升分解生成的量化系数越小。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

当最小化所述提升分解的系数之间的噪声时，对不同的量化级别层，使用至少一个上下文模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

对于与接收到的数据相关联的各个量化级别层，确定低量化级别层中与所述点云的位置相对应的位置以及来自所述位置的已重建样本；

根据所述已重建样本的值或值的函数，使用至少一个上下文模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

针对与接收到的数据相关联的各个LoD层，确定具有相同量化级别的低LoD层中与所述点云的位置相对应的位置以及来自所述位置的已重建样本；

根据所述已重建样本的值或值的函数，使用至少一个上下文模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

若使用基于字典的编解码，在应用所述提升分解时，自适应地切换用于符号索引编解码的查找表。

8.一种视频编解码装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收与点云相关联的数据；

变换模块，用于对与提升分解相关联的属性进行可扩展解码，具体包括：定义一组量化级别；针对每个量化级别，对每个细节级别LoD层中的每个点云，执行以下迭代处理：在对连续的提升系数进行解码时，确定该量化级别处零系数的数量；当所述数量为零时，确定量化的系数值；根据该量化级别上的量化参数以及所述量化的系数值，执行逆量化，获得重建的预测残差；及，

重建模块，用于根据所述重建的预测残差，获得每个点云重建的属性。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，进一步包括：

模型使用模块，用于针对与接收到的数据相关联的各个LoD层，对不同的LoD层使用至少一个上下文模型，其中，LoD层越高，通过所述提升分解生成的提升系数越小。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，进一步包括：

模型使用模块，用于对于不同的量化参数，使用至少一个上下文模型，其中，量化参数越大，通过所述提升分解生成的量化系数越小。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，进一步包括：

模型使用模块，用于当最小化所述提升分解的系数之间的噪声时，对不同的量化级别层，使用至少一个上下文模型。